网站数据分析报告（如何做一个好的数据分析报告）

本文目录

• 如何做一个好的数据分析报告
• 如何写淘宝店铺运营状况的数据分析报告
• 数据分析怎么写
• 如何分析网站中的汇总数据
• 网站数据分析报告怎么写
• 网站SEO优化的分析诊断报告包含了哪些内容
• 先进数据分析
• 可视化数据分析报告
• 有哪些数据研究报告网站
• IT行业统计/分析报告网站有什么推荐

如何做一个好的数据分析报告

小生写过一篇关于seo数据规范化搜集整理的文章，不了解搜集整理过程可以看一看此文，下面就说一说这些做好的seo数据如何分析。 1、自身及竞争对手网站外部可统计查询数据 这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。小生简单介绍下如何去解读这些数据。 百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。 域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。 响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。 同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。 PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。 百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。 反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。 收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。 每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。 排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。 meta标签：查看网站该页面title、deｓｃｒｉｐｔion、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。 2、网站流量统计数据 自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。 流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的数据分析也是最为复杂的。 IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。 PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。 uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。 人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。 受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。 来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。 关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。 访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。 热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。 还有一些其它的数据就不一一介绍了。

如何写淘宝店铺运营状况的数据分析报告

1、要有一个好的框架

好的分析是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析，因为本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。

3、分析结论不要太多要精

精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。

4、好的分析要有很强的可读性

这里是指易读度，阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑分析阅读者是谁，他们最关心什么，必须站在读者的角度去写分析邮件。

5、数据分析报告尽量图表化

这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

数据分析怎么写

数据分析怎么写

　　数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。

　　数据分析怎么写1

　　 需求分析

　　一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

　　最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

　　前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

　　 数据采集

　　数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

　　数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

　　数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

　　 数据处理

　　厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

　　采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

　　举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。

　　 数据分析

　　食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

　　通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

　　 数据展现

　　菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

　　同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。

　　因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

　　经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

　　 寻找真因

　　数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。

　　数据分析怎么写2

　　 分析类别：

　　首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

　　 分析流程：

　　数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

　　 分析报告类型：

　　数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

　　 报告结构：

　　一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

　　 标题：

　　标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

　　在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

　　1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

　　2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》

　　3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》

　　 目录：

　　提现数据分析报告的整体架构

　　 前言

　　前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

　　1、 要写出做这次分析报告的目的和背景

　　2、略微阐述现状或者存在的问题

　　3、通过这次分析需要解决什么问题

　　4、运用了什么分析思路，分析方法和模型

　　5、给出总结性的结论或者效果

如何分析网站中的汇总数据

如何分析网站中的汇总数据

网站中的汇总数据是指那些以整站作为维度的数据。例如：网站访问次数，网站跳出率，网站停留时间等等。在Google Analytics Dashboard中显示的大部分内容都属于网站的汇总数据。汇总数据可以直观的反映出网站在一定时间段内的表现和变化趋势。但同时，汇总数据也会隐藏网站中的一些问题甚至是危险。面对网站中平稳的汇总数据，我们应该保持对待数据异常时同样的警惕。

下面是一个网站两周的访问量对比，从图中可以看出本周与上周访问量几乎没有变化，并且具有相同的变化趋势（周末略低于平时）。同样，本周网站其他的指标变化也很微小，跳出率，停留时间等指标变化率都在2%以内。天哪，从汇总数据上来看，第二周的数据简直就是第一周的复制。面对这样的情况，我们可以简单的说本周网站整体表现与上周持平，各项指标均表现正常吗？如何不可以的话，我们又需要进行哪些分析，从哪里入手呢？

 （点击查看大图）

1对汇总数据进行细分

还记得Avinash大师的那句话吗？分析汇总数据是对人类的犯罪！对于这类汇总数据，细分是最有效最直接的一种方法。它可以让我们很快的发现汇总数据中存在的问题。面对上面两周的访问量对比趋势图，只看汇总数据我们会说，本周的数据和上周一样，表现很平稳，没有什么可关注和分析的，但真的是这样吗？网站在本周的表现真的是上周的复制吗？通过简单的细分就可以发现其中存在很多隐藏的变化。这里推荐使用Google Analytics中的所有流量来源报告，关键词报告对汇总数据进行细分。

使用的Google Analytics报告

所有流量来源报告

对于网站访问量的汇总数据，所有流量来源报告是最有效的一个细分报告。这个报告中同时使用来源和媒介显示了网站的所有流量来源渠道，其中既包含了付费流量和免费流量，也包含了推介流量和搜索流量。在这个报告中可以非常清晰的告诉我们每个流量渠道流量的变化。很多时候你会发现，虽然网站整体的访问量变化不大，但不同的流量渠道却是有涨有跌。表面上看起来平静的汇总数据中隐藏了很多变化。

关键词报告

关键词报告是针对搜索引擎渠道的细分报告，也许在所有流量来源报告中搜索引擎的流量变化很平稳，这时候我们还需要继续进行细分吗？别忘了搜索引擎本身也是一个汇总数据。所以，我建议无论搜索引擎的流量表现如何，我们都需要查看一下对应的关键词报告。也许你会发现在关键词报告中，某几个关键词的表现正在变差，而另外一些关键词的表现正在提升，又或者新出现了一些长尾词等等。

2对网站访客群体进行分析

对网站中不同的访客群体进行分析也是一种非常有效的方法。每个网站都会几类不同的访客群体。而汇总数据往往会掩盖网站中不同群体的表现。例如：本周网站访问量与上周相同，那么这两周的新老访客比例是否也相同呢？如何他们的表现是不同的，我们就不能简单的认为这两周的数据平稳。这时通过在不同访客群体的维度下剖析数据，可以帮助我们发现更多的问题。这里推荐使用Google Analytics的新老访客报告及高级群体功能对网站中不同群体进行分析。

使用的Google Analytics报告

新老访客报告

新老访客报告是Google Analaytics中默认的一组访客群体，也是每个网站最基本的一种访客分类方法。通过新老访客报告可以看到新访客与老访客对网站流量的贡献以及他们在网站中的表现。新访客比率表示了网站在开拓新市场，吸引新访客方面的表现。老访客比率则表示网站内容对访客的吸引力。

除了新老访客群体，Google Analytics中的高级群体功能可以帮助创建更多的自定义群体，你可以按照访客的不同来源，不同行为，来创建各类自定义访客群体，并从这些访客群体的维度对汇总数据进行细分。

3对网站流量质量进行分析

从质的角度分析汇总数据也是一种很好的办法。还以文章开头时的周访问量对比数据为例，从量的角度看，访问量总数和趋势是一样的，但从质的角度他们也是一样的吗？本周的访问量与上周相比，是由更多的独立访客带来的，还是由更多的访问频率带来的呢？不同的答案使得对流量质量的判断也大相径庭。这里推荐使用Google Analytics的忠诚度报告和独立访客报告对流量质量进行分析。

使用的Google Analytics报告

忠诚度报告

在相同的时间段以及相同的访问量下，访客访问网站的频率也是一样的吗？Google Analytics通过访客忠诚度报告显示不同回访频率的访客在网站总访问量中所占的比例。对比两周的数据，看看访客在忠诚度上也是否一致呢？两周相同的访问量是否是都由回访频率3-5次的访客带来的，或者其中一周大部分流量是由只来过一次的访客带来的呢。

独立访客报告

（点击查看大图）

访问量相同并不代表独立访客也是相同的。Google Analytics的绝对唯一独立访客报告虽然不支持细分，但可以进行不同时间段的对比。当网站在两周的访问量差别不大时，我们还要对比和关注一下独立访客。对于很多非快消类的电子商务网站来说，访问量只是浮云，独立访客才是王道。隐藏在访问量下的独立访客变化才是他们最关心的。

4对访客目的进行分析

访客目的分析是另一种对访问量的质量分析。访问量只是一个数字，尤其是整站的汇总数据。这些数字只能告诉我们网站在某个时间段内获得了多少次访问。但并不能告诉我们这些访问者的目的是什么。举个极端的例子，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周中有8万次购物访问，2万次咨询访问。而第二周中有6万次退货访问，4万次寻找客服或帮助的访问。这时从汇总数据上来看，两周的访问量是一样的。但访客的目的却大不一样。这里推荐Google Analytics的热门内容报告和站内搜索报告来了解访问者的目的。

使用的Google Analytics报告

热门内容报告

热门内容报告按照网站中页面被浏览的次数对页面进行排序，但通常情况下排在最前面的页面总是那么几个，例如首页。所以，要了解访问者访问目的的变化要对不同时间段的热门内容进行对比，找出变化率最大的那些页面，然后再进行分析。不过比较遗憾的是Google Analytics的热门内容报告好像只能按指标值排序，不能按照变化率进行排序。

站内搜索关键词报告

站内搜索关键词报告记录了访问者在网站中寻找的内容，而这些恰恰也是访问者的访问目的。与热门内容报告相比，站内搜索关键词报告更加直观和准确的告诉了我们访客每次访问的目的。通过观察和分析访客使用关键词的变化以及所到达的搜索目标页面，我们就可以清晰的知道访问者的目的，而不同时间段中搜索关键词的变化也表示了流量目标的变化情况。

5对网站的ROI进行分析

每个网站都是有目标的，而网站获取流量也是需要成本的。在访问量相同的情况下，我们获取流量的成本以及这些流量所带来的价值（目标完成度）是否也是一样的呢？再来举个例子说明下，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周获取流量的成本为50万，而流量带来的价值为60万。ROI=120%。第二周获取流量的成本为30万，流量带来的价值为50万。ROI=166%。在两周访问量相同的情况下，不同的流量获取成本和价值导致了投资回报率的差异。这里推荐使用Google Analytics的Adwords报告和电子商务报告获得流量成本和价值。

使用的Google Analytics报告

Adwords报告

Google Analytics中的Adwords报告可以记录你在Google购买广告的总花费。通过这个报告我们可以了解获得这部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本则需求单独计算并汇总。

电子商务报告

电子商务报告记录了网站获得的总收入，也就是流量带来的价值。对于非电子商务类网站可以通过设置目标及目标转化价值的方法来计算流量带来的价值。

以上是小编为大家分享的关于如何分析网站中的汇总数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

网站数据分析报告怎么写

1、目标是前提

网站分析报告的起点不是从现象开始的，而是从网站的目标(objective)开始的。

大多数网站的目标不应该超过1个，那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话，相信你会很累，网页的易用性也可能大打折扣，而且最终的output很可能事与愿违。

2、网站现象与目标的关系

发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的，简单来讲，就是把网站现时(或是历史)表现的数据搜集起来，然后用合适的图、表呈现出来。比如,“周末的流量会减小”就是一个典型流量趋势的现象。

3、执行落实

不得不说的，还有最后的一个重要部分。这部分不属于报告本身，但是却是网站分析报告价值的体现。有了建议，就应该执行，有了执行才能知道我们的建议是否恰当，才能为以后更好的建议打下一个不断循环上升的基础。

网站SEO优化的分析诊断报告包含了哪些内容

一、网站概况分析
对于一个网站的分析报告来说，网站的基本概况是必须要了解和分析的，如以下几点：
1、域名相关
（1）、域名相关性(是否包含关键词);
（2）、是否容易记忆;
（3）、域名年龄;
（4）、域名过往被惩罚历史(比较难查，参考);
（5）、是否备案;
2、服务器相关
（1）、服务器IP;
（2）、服务器速度;
（3）、服务器功能和配置;
（4）、服务器地理位置;
（5）、同服务器网站数量;
（6）、同服务器网站质量;
3、网站概况
（1）、网站定位（具体可查看马海祥博客的《SEO新手如何做好网站定位》相关介绍）;
（2）、网站年龄;
（3）、网站收录量;
（4）、反向链接数量;
（5）、PR值(参考);
（6）、目标关键词;
（7）、关键词排名情况;
（8）、关键词密度;
（9）、快照频率（具体可查看马海祥博客的《百度快照更新是什么意思》相关介绍）;
4、行业概况
（1）、竞争对手网站分析（具体可查看马海祥博客的《如何利用SEO的思维模式来分析竞争对手》相关介绍）；
（2）、行业政策法规；
（3）、行业整体发展形势。
二、站内分析
1、首页文件名
（1）、默认文档是否站点首页
（2）、是否存在跳转
（3）、首页锚文本链接地址是否唯一（不明白的博友，可查看一下马海祥博客《锚文本链接是什么》相关介绍）
2、目标关键词
（1）、目标关键词及数量
（2）、目标关键词准确性
（3）、目标关键词竞争度分析
（4）、目标关键词建议
3、长尾关键词
（1）、长尾关键词的数量
（2）、长尾关键词获取方式（具体可查看马海祥博客《如何组合和挖掘长尾关键词》的相关介绍）
（3）、长尾关键词相关度
（4）、长尾关键词记录单
4、网站结构
（1）、是否树形结构
（2）、页面间链接情况
（3）、栏目间链接情况
（4）、页面JS文件使用情况
（5）、页面多媒体使用情况
（6）、图片ALT属性检查
（7）、内容和样式是否分离
5、网站导航
（1）、是否锚文本导航（具体可查看马海祥博客《网站导航的优化方法和设置技巧》相关介绍）
（2）、导航锚文本关键词相关性
（3）、主导航和次导航
（4）、是否有面包屑导航
6、栏目页
（1）、栏目的三个标签：title，keywords，description
（2）、标题结构
（3）、关键词相关性
（4）、分页标题重复度检测
（5）、分页链接URL是否加深了URL深度
7、内容页
（1）、内容来源
（2）、文章页的三个标签：Title、Keywords、Description
（3）、四处一词;标题，关键词，描述，外链锚文本
（4）、URL深度
（5）、URL是否包含关键词(英文)
（6）、标题格式
（7）、H标记的使用
（8）、文章写作是否符合SEO规范
（9）、图片ALT属性
（10）、站内关键词锚文本
（11）、文章总量
（12）、文章收录量（对于文章收录率差的朋友，可查看马海祥博客《如何解决网站文章内容不收录的问题》的相关介绍来改进）
（13）、页面关键词密度
（14）、相关内容推荐
（15）、是否对缩进等无用代码进行清理
8、页面更新机制
（1）、是否存在页面更新机制
（2）、页面更新方式
（3）、页面更新频率
9、Robots.txt蜘蛛协议
（1）、文件是否存在
（2）、正确性检查
（3）、蜘蛛权限检查（具体可查看马海祥博客《robots协议文件的写法及语法属性解释》相关介绍）
（4）、是否泄露后台地址
10、404错误页面
（1）、404页面正确性（具体可查看马海祥博客《你真的懂404页面设置吗》相关介绍）
（2）、404页面内容策划
（3）、是否存在302跳转
（4）、是否在Robots.txt文件中进行屏蔽
11、sitemap网站地图
（1）、是否有网站地图
（2）、网站地图格式是否正确
（3）、网站地图文件类型
（4）、是否在robots.txt文件中指明地图位置
12、URL标准化
（1）、主域名标准化
（2）、页面URL标准化
（3）、URL搜索引擎友好化
（4）、URL是否唯一化
13、友情链接
（1）、友情链接数量
（2）、页面总数
（3）、域名总数
（4）、友情链接质量（具体可查看马海祥博客《友情链接交换应该关注哪些SEO数据因素》相关介绍）
（5）、友情链接站点类型多样化
（6）、是否存在链轮结构
（7）、是否购买链接
（8）、是否使用黑链
14、站内站建设
（1）、是否存在站内站
（2）、站内站建设现状
（3）、站内站定位
（4）、一级目录或二级域名
（5）、其他(同主站分析)
15、权重传递控制
（1）、是否对非重要内容进行权重传递屏蔽
（2）、是否对第三方服务URL进行权重传递屏蔽
（3）、是否对第三方广告进行权重传递屏蔽
（4）、是否对第三方提交内容中的URL进行权重传递屏蔽
（5）、其他屏蔽
16、其他因素
（1）、网站安全性
（2）、广告数量和展示方式
（3）、是否安装统计分析代码
（4）、是否有联系方式
（5）、是否提供RSS订阅
（6）、设为首页和收藏等
（7）、公信力项目展示
（8）、是否符合政策法规
三、用户体验分析
1、客户群体定位
（1）、客户性别定位;
（2）、客户年龄定位;
（3）、客户地区定位;
（4）、客户购买力定位;
2、网站配色
（1）、是否符合客户群体喜好;
（2）、是否符合三色原理;
（3）、用色是否符合阅读体验;
（4）、是否支持视力障碍阅读改善支持功能;
3、网站布局
（1）、是否符合用户第一的原则;
（2）、是否迎合蜘蛛习惯;
（3）、是否符合用户使用习惯;
（4）、特色是否鲜明;
（5）、布局是否合理（具体可查看马海祥博客《网站关键词布局的策略和技巧》的相关介绍）;
（6）、操作是否方便;
（7）、是否提供个性化布局;
（8）、是否有利于建立客户信任;
4、网站功能
（1）、是否有利于站点目标实现;
（2）、是否有利于客户找寻目标信息;
（3）、是否能增强客户信任度;
（4）、是否能增强客户粘性;
（5）、是否够简洁;
（6）、是否会引起客户厌倦和反感;
（7）、是否提供用户自发传播功能;
（8）、能否与用户产生良性互动;
5、页面内容和排版
（1）、文章结构是否有条理;
（2）、能否区分重点和非重点;
（3）、提供的信息是否充分;
（4）、是否提供额外信息;
（5）、是否能提升客户的信任度;
（6）、是否利于提高转化率;
（7）、是否提供客服功能;
（8）、是否允许客户交互;
6、多媒体响应速度
（1）、是否提供内容更加丰富和直观的多媒体内容;
（2）、多媒体内容访问速度是否足够快速;
（3）、视频内容是否真实、清晰、可信;
（4）、图片加载是否快速、无错、清晰、不变形;
（5）、对于多媒体文件是否有相关描述和提示，以便于客户理解多媒体的内容;
（6）、是否需要使用FLASH，FLASH使用是否得当;
7、目标转化流程
（1）、是否有与站点目标匹配的转化功能;
（2）、是否能引导客户向目标转化;
（3）、是否进行流程分解并能有效降低用户负面情绪，提高用户兴趣;
（4）、是否让客户乐于完成整个转化流程;
（5）、是否提供客户转介绍功能;
（6）、是否能让客户乐于使用转介绍功能进行转介绍;
8、成交和支付流程
（1）、是否需要成交和支付功能;
（2）、如果需要，是否提供支付功能;
（3）、支付方式是否安全、快捷、便利;
（4）、是否能让客户购买更多;
（5）、是否提供订单状态跟踪展示;
（6）、是否提供SNS相关分享和返利功能以促进客户圈子转介绍;
9、客户见证获取流程
（1）、是否提供客户见证功能
（2）、是否有利好促进客户主动提供见证;
（3）、客户见证能否得到很好的展示;
（4）、是否公正、公开、公平而不是造假;
（5）、是否提供SNS相关分享和返利功能以促进客户圈子转介绍;
10、客户转介绍功能
（1）、是否提供客户转介绍功能;
（2）、是否能让客户乐于进行转介绍;
（3）、通过转介绍客户是否能获取利好;
（4）、是否有积分兑换功能;
11、售后流程
（1）、是否提供售后服务;
（2）、售后服务入口是否容易寻找;
（3）、售后接待时间和人员配置是否清晰明确;
（4）、售后处理时限是否明确;
（5）、售后处理过程是否公开透明并可向客户展示;
（6）、是否提供售后评分系统;
（7）、是否提供售后服务体验SNS分享功能;
四、众包分析
1、众包模块功能
（1）、是否提供众包功能模块;
（2）、用户协同建设渠道是否简易畅通;
（3）、用户是否乐于参与到协同建设中来;
（4）、是否有邀请奖励机制;
2、众包内容控制
（1）、是否有良好的管理审核机制;
（2）、是否有良好的反垃圾措施;
（3）、是否有高质量的话题以获取高质量的反馈;
（4）、是否能提供用户感兴趣的话题和内容;
3、奖惩措施
（1）、是否有奖励措施;
（2）、是否有处罚措施;
（3）、奖惩措施执行是否到位;
4、用户粘性
（1）、是否有增强用户粘性的措施;
（2）、各种措施执行是否到位;
（3）、用户被回应，是否能得到及时的反馈;
（4）、用户是否能够与业内专家进行方便的沟通和交流;
五、外链建设分析
1、外链建设概况
（1）、外链收录量;
（2）、外链质量（具体可查看马海祥博客《如何制定SEO外链专员发高质量外链的标准》的相关介绍）;
（3）、外链发布频率和数量;
（4）、外链发布平台多样性;
2、外链建设渠道
（1）、友情链接;
（2）、外发文章锚文本策略;
（3）、开放式目录提交;
（4）、网络书签提交;
（5）、权威导航站提交;
（6）、RSS订阅站点提交;
（7）、自建网站群;
（8）、开放式网络问答平台;
六、数据分析和站内修正
1、数据统计工具安装检测
（1）、是否安装有网站计数器;
（2）、所安装计数器工具功能是否强大;
（3）、是否装有数据分析工具(如Google Analytics);
（4）、是否有使用谷歌网站管理员工具;
（5）、空间是否提供站点日志;
（6）、每天是否下载站点日志并做好存档;
2、分析数据
（1）、分析网站各项数据（具体可查看马海祥博客《站长必须要学会分析哪些网站SEO数据》的一文介绍）;
（2）、使用网站管理工具查找站点错误并修正;
（3）、使用谷歌网站管理员工具检查robots.txt文件权限设置;
（4）、下载并分析站点日志中的HTTP状态码;
3、根据分析对网站或服务器进行调整
（1）、站内调整策略;
（2）、外链错误调整策略;
（3）、服务器调整策略;
SEO诊断可以说是网站SEO优化推广的基础，SEO诊断是针对客户已经做好的网站，从搜索引擎优化技术策略角度分析都存在什么问题，以及应该如何改进，如何让网站更符合搜索引擎习惯，如何利用最少外链、最少时间、最少金钱快速提高网站关键词排名的一项工作。

先进数据分析

先进数据分析

　　先进数据分析，工作态度积极负责就是潜在的晋升趋势，在面试的时候留下一个好印象是成功的开始，如果遇到不合理的职场要求要学会拒绝，要学会职场的规则才能够如鱼得水，我这就带你了解先进数据分析。

　　先进数据分析1

　　 首先我们要明确为什么要撰写数据分析报告？

　　数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

　　因此在这个过程当中，传递信息的方式很重要，如果一份数据分析报告干货满满，但是可读性极差，那其实也不是一份好的数据分析报告。

　　数据的可视化就是帮助快速理解和掌握数据重点的方式，一份没有图表的数据分析报告是不合格的。

　　以某份疫情分析报告为例，想要了解各省市接受医学观察和解除医学观察的情况，如果只是用文字进行描述，信息传递的效率远没有图表高，如图是各省市接受医学观察和解除医学观察对比柱状图，可以很直观的获得相关的信息，哪个省接受医学观察人数最多，不同省市解除医学观察人数占接受医学观察人数的多少等。因此我认为具备一个好的数据分析工具对于写好一份数据分析报告必不可少。

　　先进数据分析2

　　 一、 为什么要撰写数据分析报告

　　数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

　　数据分析报告主要有三个方面的作用，即展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

　　 1、展示分析结果

　　报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。

　　 2、验证分析质量

　　从某种角度上来讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到这个数据分析过程是科学并且严谨的。

　　 3、提供决策参考

　　大部分的数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。虽然，大部分决策者（尤其是高层管理人员）没有时间去通篇阅读分析报告，但是在决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。

　　 二、数据分析报告是什么？

　　在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。

　　数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。

　　这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。

　　 三、数据分析报告的写作原则

　　一份完整的数据分析报告，应当围绕目标确定范围，遵循一定的前提和原则，系统地反映存在的问题及原因，从而进一步找出解决问题的方法。需要遵循以下4个原则。

　　1、规范性：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致

　　2、重要性：数据分析报告一定要体现数据分析的重点，在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业进行分析，此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性的高低来分级阐述。

　　3、谨慎性：数据分析报告的编制过程一定要谨慎，基础数据必须真实、完整，分析过程必须科学、合理，分析结果要可靠，内容要实事求是。

　　4、创新性：当今科学技术的发展可谓日新月异，许多科学家也都提出各种新的研究模型或者分析方法。数据分析报告需要适时地引入这些内容，一方面可以用实际结果来验证或改进它们，另一方面也可以让更多的人了解到全新的科研成果，使其发扬光大。

　　四、数据分析报告的种类

　　由于数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。我们常用的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报等。

　　 1、专题分析报告

　　专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告具有以下两个特点：

　　（1）单一性：专题分析报告不要求反映事物的’全貌，主要针对某一方面或某一个问题进行分析，如用户流失分析、提升用户消费分析、提升企业利润率分析等。

　　（2）深入性：由于专题分析报告内容单一，重点突出，因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。它不仅要对问题进行具体描述，还要对引起问题的原因进行分析，并且提出切实可行的解决办法。这就要求对公司业务的认知要有一定的深度，由感性上升至理性，切记蜻蜓点水，泛泛而谈。

　　 2、综合分析报告

　　综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。例如世界人口发展报告、全国经济发展报告、某某企业运营分析报告等等。综合分析报告具有以下两个特点：

　　（1）全面性：综合分析报告反映的对象，无论一个地区、一个部门还是一个单位，都必须以这个地区、这个部门、这个单位为分析总体，站在全局的高度，反映总体特征，做出总体评价，得出总体认识。在分析总体现象时，必须全面、综合地反映对象各个方面的情况。例如在分析方法论时提到的4P分析法，就是从产品、价格、渠道、促销四个角度进行企业运营分析的。

　　（2）联系性：综合分析报告要把互相关系的一些现象、问题综合起来进行全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列，而是在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例关系和平衡关系，分析研究它们的发展是否协调，是否适应。因此，从宏观角度反映指标之间关系的数据分析报告一般属于综合分析报告。

　　 3、日常数据通报

　　日常数据通报是以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。

　　日常数据通报可以是专题性的，也可以是综合性的。这种分析报告的应用十分广泛，各个企业、部门都在使用。日常数据通报具有以下三个特点：

　　（1）进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。

　　（2）规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》

　　（3）时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。

　　先进数据分析3

　　 数据分析工作到底在做什么？数据分析报告是怎样形成的？

　　结合我们的实践，数据分析工作通常有八个步骤：需求分析，数据采集，数据处理，数据分析，数据展现，寻找真因，提出解决方案，给予决策建议。

　　其实数据分析报告也简单，根据客户的需求和我们有的数据素材，制作出对客户（上下级、自己）有决策价值的产品。

　　 需求分析

　　一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

　　最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

　　前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

　　 数据采集

　　数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

　　数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

　　数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

　　 数据处理

　　厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

　　采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

　　举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。

　　 数据分析

　　食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

　　通过专门的统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

　　 数据展现

　　菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

　　同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。

　　因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

　　经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

　　 寻找真因

　　数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。

可视化数据分析报告

可视化数据分析报告

可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。

可视化数据分析报告1

什么是数据可视化?

数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。

文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。

数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

谈谈数据可视化

人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

但是，并非所有的数据可视化是平等的。

那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。

(1)世界上的语言

这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。

这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。

(2)按年龄段分布的美国人口百分比

这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。

此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。

(3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史

体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。

(4)政治新闻受众渠道分布图

据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。

(5)Kontakladen慈善年度报告

不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。

可视化数据分析报告2

什么是可视化数据分析报告？

所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。

简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。

一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。

但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？

首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。

这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。

同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。

这样的可视化数据分析报告我只用了三步：

确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。

为什么要做可视化数据分析报告？

传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。

可视化数据分析报告3

1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2、图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3、各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

有哪些数据研究报告网站

就我所知研究报告站baogaozhan.com就是一个专业的报告网站。里面很多报告可以免费下载，而且每天更新。

另外艾瑞网这些也是免费的报告网站。

IT行业统计/分析报告网站有什么推荐

推荐一个常用的网站 www.yanbaoke.com

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  A.传统企业涵盖了电力、农业、化工、服装、建筑、家电、石油、有色金属、钢铁、纸业、交通运输等。

  B.新型行业涵盖了5G、新能源、智能汽车、新材料、物联网、生物产业、工业4.0、节能环保、数字创意、互联网金融、区块链、直播等。

  C.全球消费行业涵盖了旅游、电商、烟草、教育、养老、餐饮、生鲜、宠物、家居、时尚、物流、酒类、饮料、食品、母婴等。

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  ②支持多平台使用。

  这个平台不仅可以支持网页、还可以支持下载APP、甚至你也可以在小程序直接使用，满足多种场景。

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